心电信号的PQRST模拟matlab代码(转载+自己调研汇总)

目前PQRST网上现成的代码有两份[1][2]

我们采用[2],原因是[1]中采用了lowpass这个函数，

[3]中提到:"注意，只有2018年之后的matlab才有lowpass, bandpass 函数。"

只想说[1]的代码略坑,难不成为了lowpass重装matlab吗？划不来。

所以还是用[2]吧

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说下PQRST啥意思？

其实就是给一堆数据，进行离散点拟合。

但是不能乱拟合，需要体现一些医学特征

所以可以把PQRST理解为一种"满足医学需要的曲线拟合"。

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数据集来自[4]

完整代码如下(下面其实包含了三种滤波器，最后一部分才是PQRST模拟):

close all;clear;clc;
sig=load('ecg_60hz_200.dat');
% sig=load('100.dat');% data=importdata('/home/appleyuchi/桌面/心电信号处理算法设计/data4.txt');
% sig=data';
%
% TIME=linspace(0,18.68,1868);%时间N=length(sig);
fs=100;
t=[0:N-1]/fs;
figure(1);subplot(4,2,1);plot(sig)
title('Original Signal')
%%%           Low Pass Filter
b=1/32*[1 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 1];
a=[1 -2 1];
sigL=filter(b,a,sig);
subplot(4,2,3);plot(sigL)
title('Low Pass Filter')
subplot(4,2,4);zplane(b,a)
%%%           High Pass Filter
b=[-1/32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1/32];
a=[1 -1];
sigH=filter(b,a,sigL);
subplot(4,2,5);plot(sigH)
title('High Pass Filter')
subplot(4,2,6);zplane(b,a)
%%%          Derivative Base Filter
b=[1/4 1/8 0 -1/8 -1/4];
a=[1];
sigD=filter(b,a,sigH);
subplot(4,2,7);plot(sigD)
title('Derivative Base Filter')
subplot(4,2,8);zplane(b,a)
%%%      be tavane 2 miresanim
sigD2=sigD.^2;
%%%      normalization
signorm=sigD2/max(abs(sigD2));
%%h=ones(1,31)/31;
sigAV=conv(signorm,h);
sigAV=sigAV(15+[1:N]);
sigAV=sigAV/max(abs(sigAV));
figure(2);plot(sigAV)
title('Moving Average filter')
%%
treshold=mean(sigAV);
P_G= (sigAV>0.01);
figure(3);plot(P_G)
title('treshold Signal')
figure;plot(sigL)
%%
difsig=diff(P_G);
left=find(difsig==1);
raight=find(difsig==-1);
%%%      run cancel delay%      6 sample delay because of LowPass filtering%      16 sample delay because of HighPass filtering
left=left-(6+16);
raight=raight-(6+16);
%%size(left)
size(raight)% P-QRS-t
for i=1:length(left);[R_A(i) R_t(i)]=max(sigL(left(i):raight(i)));R_t(i)=R_t(i)-1+left(i) %add offset[Q_A(i) Q_t(i)]=min(sigL(left(i):R_t(i)));Q_t(i)=Q_t(i)-1+left(i)[S_A(i) S_t(i)]=min(sigL(left(i):raight(i)));S_t(i)=S_t(i)-1+left(i)[P_A(i) P_t(i)]=max(sigL(left(i):Q_t(i)));P_t(i)=P_t(i)-1+left(i)[T_A(i) T_t(i)]=max(sigL(S_t(i):raight(i)));T_t(i)=T_t(i)-1+left(i)+47end
%%
figure;plot(t,sigL,t(Q_t),Q_A,'*g',t(S_t),S_A,'^k',t(R_t),R_A,'ob',t(P_t),P_A,'+b',t(T_t),T_A,'+r');
for i=1:((length(P_t))-1)HRV=P_t(i+1)-P_t(i)
end

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运行结果如下:

注意，上述的PQRST代码适用信号有一个局限性，就是输入的数据"比较光滑比较密集"，如下图中的Original Signal

-------------------------------------------------不适合情形--------------------------------------------------------------------------------------------

因为这种信号噪声没有滤除，所以不适合直接套用

-------------------------------------------------------故障分析-----------------------------------------------------------------------------------------------

另外注意，如果更换成自己的数据集报错的话。

原始信号不要有接入噪声，否则会导致[2]中程序报错:

Subscripted assignment dimension mismatch.

Error in PQRSTdetection (line 131)
[R_A(i) R_t(i)]=max(sigL(left(i):right(i)));

这个原因是代码中有对离散序列进行微分的操作.

最终要求left中的每个数值小于right

下面是故障现场:

P_G =

Columns 1 through 20

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Columns 21 through 40

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Columns 41 through 60

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0(看到没?这里离散波形微分是-1)

....

也就是说P_G序列中必须上升沿先出现，上面的故障场景是下降沿先出现，

就会导致后面的left和right变量不存在left<right 的关系(故障时会有left>right)，从而最终导致PQRST图形窗口无法绘制。
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Reference:

[1]ECG SIGNAL PQRST PEAK DETECTION

[2]ECG P QRS T wave detecting matlab code

[3]MATLAB 低通滤波器 low pass filter

[4]http://people.ucalgary.ca/~ranga/enel563/SIGNAL_DATA_FILES/

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